中國網購消費的主要影響因素

──基於地級市及縣級市的數據分析

韓鎧瞳

學號 13207164

畢業論文

中國研究社會科學學士（榮譽）學位課程

經濟主修

香港浸會大學

二零一七年四月

2

香港浸會大學

我們一致通過經濟主修學生韓鎧瞳的畢業論文：＜中國網購消費

的主要影響因素──基於地級市及縣級市的數據分析＞作為結業要求

的一部份，並推薦上述學生接受中國研究社會科學學士（榮譽）學位

課程委員會審核。

＿＿＿＿＿＿＿＿＿

指導老師鄭毓盛

＿＿＿＿＿＿＿＿＿

校內評審委員

二○一七年四月

3

謝辭

本畢業論文，承蒙導師鄭毓盛先生悉心指導，得以完成，謹此衷

心感謝。並向下列提供協助人士／機構致謝。

一、香港浸會大學圖書館

二、阿里研究院

三、中華人民共和國國家統計局

學生 韓鎧瞳

日期 二○一七年四月十七日

4

目錄

一、引言 .......................................................................................................................... 5

二、「網購」消費模式 .................................................................................................... 7

（一）、網購定義及模式 ........................................................................................ 7

（二）、中國網購發展 .......................................................................................... 10

三、中國市級發展背景 ................................................................................................ 12

（一）、中國市級發展概況 .................................................................................. 12

（二）、中國地級市和縣級市與消費之關係 ...................................................... 14

四、文獻回顧及相關數據 ............................................................................................ 16

五、研究方法及實証模型 ............................................................................................ 21

六、實證結果分析 ........................................................................................................ 28

七、建議 ........................................................................................................................ 35

九、總結 ........................................................................................................................ 41

十、參考資料 ................................................................................................................ 42

5

一、引言

自改革開放後，中國的經濟實力節節上升，其市場潛力不容忽視。在二十一世紀

後，中國的經濟活動趨向信息化。根據互聯網世界統計（Internet World Stats），中

國的網民人數由二零零零年的二千二百五十萬人暴增至約七億三千一百四十萬

（截至二零一七年三月底），普及率高達約百份之五十三，略高於全球普及率（約

百份之五十）1。隨著互聯網的使用愈來愈普及，電子商務亦開始成為商人和消費

者眼中炙手可熱的新機遇。

而坊間所認知的「網購」，就是電子商務的中的 C2C，B2C 和 C2B 這三種交易模式。

它不但可以消除交易程序上的時間和地理限制，商人可以接觸更廣闊、來自各省

的消費者；而消費者亦可以透過網購平台了解更多不同的商品資訊，減低時間成

本，而且支付過程亦線上化，程序上更方便，買賣雙方皆能得益。另外，曾有研

究指出在電子商務發展早期（2002 年），分別有 55%和 45%的中國企業表示其驅動

原因是可以擴大市場覆蓋和滿足消費者需求，而低成本以及供應商需求等的驅動

原因則相對上沒有那麼重要2，可見中國的電商發展十分注重消費者層面對電商的

反應。

1 Internet world stats. Internet Usage in Asia. Retrieved from

http://www.internetworldstats.com/stats3.htm 2 Kraemer. K. L. , Dedrick. J. , Melville. N. P. , Zhu. K.(2006)Global E-Commerce. United States of America:

Cambridge University Press. P. 227-229.

6

直至現今，網購已經是中國社會中很普遍的消費習慣，只要有一台電腦或移動電

話，人們即使足不出戶也可以買到日常所需，以致愈來愈多的網購平台和商店湧

現。在二零一五年，中國網絡購物全年交易總次數達二百五十六億次，與二零一

零年相比飆升了近八倍；而每年人均交易次數亦增加了超過三倍，達到了六十二

次3。

但是，網購於中國各地的消費普及程度和水平都存在著差異。根據中國互聯網絡

信息中心發佈的二零一三年網上消費數據，中國各地區的月均下單交易次數和半

年度人均網購花費額均不同，例如東部地區的半年度人均網購花費額與其他地區

相比多了近五百元4。這些地區上的差異在除卻交易上如貨品質素的微觀因素之後，

背後到底有什麼有關經濟以及地區環境的宏觀因素驅使呢？有見及此，本文希望

能透過研究相關資料，著眼於中國的經濟環境、科技發展和人口等數據，找出背

後驅動網購消費這個現代消費方式的因素，再作出分析，繼而提出中國發展網購

消費的相關建議。

3 中國互聯網絡信息中心：＜2015 年中國網絡購物市場研究報告＞（北京：中國互聯網絡信息中心，

2016 年 6 月），頁 20。 4 中國互聯網絡信息中心：＜2013 年中國網絡購物市場研究報告＞（北京：中國互聯網絡信息中心，

2014 年 4 月），頁 16、20 至 21。

7

二、「網購」消費模式

（一）、網購定義及模式

根據《中國電子商務藍皮書》，電子商務泛指通過互聯網從事的一切商務交易活動。

從廣義來看，電子商務包括商品和服務；而狹義上則只包括商品交易。同時，電

子商務可涉及企業或消費者5。

而根據經濟合作暨發展組織（OECD），電子商務的交易指必須透過網絡系統在線

上進行買賣商品或服務的程序，其訂單渠道並不包括電話、傳真和手動收寄電郵，

而支付過程和物流則不一定於線上處理，可於線下進行。同時，電子商務可以是

企業、家庭、個人、政府以及其他公私營機構之間的交易6。

在分類方面，根據《電子商務概論》，到目前為止電子商務主要可分為九種──7B2C、

C2C、C2B、B2B、B2G、C2G、B2M、O2O、B2T8。而是次研究將集中在消費者層

面，會在消費者銷售予消費者（C2C）、企業銷售予消費者（B2C）和消費者先向

企業提出需求繼而生產（C2B）這三種商品網購方式進行消費分析，亦即是大眾所

5曾強：《中國電子商務藍皮書：2001 年度》（北京：中國經濟出版社，2001 年 9 月），第三章，頁 37。

6Organization for Economic Co-operation and Development (OECD). Glossary of Statistical Terms.

17/01/2013. Retrieved from https://stats.oecd.org/glossary/detail.asp?ID=4721 7註：C=消費者(Consumer)；B=企業(Business)；G=政府(Government)；O=線上(Online)或線下(Offline)；

M=市場營銷(Marketing)；T=團隊(Team) 8喻跃梅：《電子商務概論》（北京：電子工業出版社，2014 年 1 月），頁 15 至 20。

8

認知的「網購」。

首先，B2C 是最易理解的交易模式，簡單來說即是把到商店購物搬到線上進行，

是企業對個人客戶的電子商務，著名例子有天貓和當當網，這種模式之下，買家

對賣家的信任程度普遍較高，整體來說比較容易發展起來9。與傳統購物相比，B2C

會更方便，消費者隨時隨地都可挑選有質素保證的企業商品，破除了地域和時間

限制。

第二，C2C，顧名思義是指消費者與消費者之間在網上的交易，例如拍賣和二手貨

買賣等10，淘寶網便是其中較著名的例子，這種形式的賣家不需成立企業，以個人

名義銷售，門檻較低，以淘寶為例，只要經過實名認証、提供身份證證明和銀行

戶口資料，即可開店賣物。這種模式會有信譽上的疑慮，但是隨著制度的改善，

例如設立買家評價制度以及聘請客服處理交易相關問題和投訴，中國的 C2C 電商

亦得以快速發展。

第三，C2B 是與 B2C 相類似的模式，但 C2B 是消費者先向企業要求生產，企業事

前並不會有相關庫存，過程亦比較著重客製化11，例如名片印刷和特別尺寸的鞋子

訂做。這種模式於中國電商中亦很普遍，以尚品宅配家居網為例，消費者會先按

9 同上。

10 同上。

11 同上。

9

自己需求向商家提出訂做家品或房屋設計的要求，然後企業的設計團隊會提供客

製化的商品。

至目前為止，天貓和淘寶都是較為著名以及大型的網購平台，交易模式分別屬 B2C

和 C2C，而天貓亦有部份交易屬 C2B。

10

（二）、中國網購發展

根據中國 B2B 研究中心的報告，中國第一批電子商務網站於 1997 年開始發展，包

括阿里巴巴和易趣網；一直到了 2006 年，中國互聯網開始普及，B2B 的電子商務

得以快速的發展，阿里巴巴亦在當時上市；到了 2008 年發生金融海嘯，中國原先

以出口為主的 B2B 企業轉向國內市場，C2C 亦在這之後隨著百度網的成立而發展

起來12。

中國網購消費方式於 2010 年後發展十分快速，根據艾瑞咨詢的數據（見下頁），網

購在社會消費品零售總額中的滲透率由 2011 的 4.3%攀升至 2015 年的 12.6%，網絡

購物交易規模則由 2011 年至 2015 年間翻了近四倍，由 0.8 萬億元增加至 3.8 萬億

元13，可見網購消費對中國的零售業發展愈來愈重要，甚至會是將來中國的零售重

心。

12

中國 B2B 研究中心：＜1997-2009：中國電子商務十二年調查報告＞（杭州：中國 B2B 研究中心，

2009 年 9 月 12 日），頁 5-7。 13

艾瑞咨詢：＜2016 年中國網絡購物行業監測報告—現狀趨勢篇＞（艾瑞咨詢，2016 年），頁 4。

11

圖表 1 2011-2015 年網購交易額及滲透率

數據來自艾瑞咨詢

到了 2015 年，隨著中國的社交線上化和微博的普及，出現了「網紅經濟」這個現

象，令網購消費文化滲透到更多消費群體。根據第一財經商業數據中心，「網紅經

濟」是指在社交平台擁有大量支持者的「網紅」會利用自己的名氣在淘寶等電商

平台開店，營利可觀，在 2016 件的產值估計為 580 億14，經濟潛力不容忽視。

而在平台方面，根據中國互聯網絡信息中心 2014 年的資料，在眾多的網購市場品

牌中，淘寶網和天貓是滲透率最高的兩個網購平台，分別是 87%和 69.7%，各自都

超過五成，而京東則位列第三，滲透率是 45.3%15。阿里巴巴可算是中國網購的龍

頭企業，所以，本文會以淘寶網和天貓作為網購研究對象。

14

第一財經商業數據中心：＜2016 中國電商紅人大數據報告＞（上海：第一財經商業數據中心，

2016 年 5 月 23 日） 15

中國互聯網絡信息中心：＜2014 年中國網絡購物市場研究報告＞（北京：中國互聯網絡信息中心，

2015 年 6 月），頁 9。

0.00%

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2011 2012 2013 2014 2015

2011-2015年網購交易額及滲透率

網絡購物交易規模(萬億元) 在社會消費品零售總額中的滲透率

12

三、中國市級發展背景

（一）、中國市級發展概況

本文會以城鎮中數目較多且規模相差大的地級市和縣級市這兩級市作研究目標。

首先，在定義方面，根據政府官方資料所述，市這個行政單位指人口集聚，而且

政府、經濟和文化的地位權力較大的地區，主要有中央直接管轄的四個直轄市，

如北京和上海、由省級政府管轄的地級市，如昆明和合肥以及由地級政府管轄的

縣級市，如遵化市和泊頭市16。

其次，在發展趨勢方面，地級市和縣級市的數目詳見下圖。

圖表 2 城區數

16

中華人民共和國政府：＜中華人民共和國行政區劃＞，取自

http://www.gov.cn/test/2005-06/15/content_18253.htm

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14

地、縣級市數目

地級市數

縣級市數

13

數據來自 2015 年度＜＜ 中國社會統計年鑒＞＞

從上圖可見縣級市和地級市數目在 1978 年改革開放開始持上升趨勢，直至 1984 年，

縣級市的數目急劇上升。這是由於國務院於 80 年代中期批准了民政部關於撤縣設

市的報告。根據 1986 年《國務院批轉民政部關於調整設市標準和市領導縣條件報

告的通知》，中國政府以「控制大城市規模，合理發展中等城市，積極發展小城市」

為城市發展方针，所以批準一些經濟上有相當實力、公共基建發展良好，非農業

戶籍達一定數目或比例的縣「撤縣設市」，提升了這些地區的行政級別，亦賦予了

較高的權力17，以致在八十年代中後期至九十年代中期期間，地方政府紛紛爭取設

市，地級市和縣級市的數目差距拉開。隨後，透過中央政府調整行政區劃和穩定

城區數目，地級市和縣級市的數目最終變得平穩，後者數目甚至有輕微下降的情

況18。

17

國務院：＜國務院批轉民政部關於調整設市標準和市領導縣條件報告的通知＞，國發〔1986〕46

號，1986 年 04 月 19 日，http://www.gov.cn/zhengce/content/2012-08/20/content_7186.htm#。 18

倪鵬飛：《中國城市競爭力報告 NO.10 競爭力：篳路十年鑄一劍》（北京：社會科學文獻出版社，

2012年 5月），第二十二章，頁 341 至 342。

14

（二）、中國地級市和縣級市與消費之關係

嚴格來說中國的設市制度並不代表城市化，事實上它只是行政級別的劃分，當中

許多市級地區都有農業戶口或管有農業用地。但是，這些市區亦有符合城市特點

的地方──人口集聚和向第二、三產業傾斜的經濟活動，有助促進網購消費。

劉藝容（2008）指出了雖然在現今這個信息化年代，經濟活動的分散性提高了，但

城市的信息基建設施如網絡寬帶技術等對消費仍有著重要的影響，所以城市對消

費活動，包括網購，有正面影響；另外，該學者亦指出中國的小型城鎮數目多，

若要享受城市的集聚經濟所帶來的利益，人口最低要求是多於 10 萬19。

另外，鐘新明（2006）指出了城市化的另一重要特點是產業重心向第二、三產業轉

移，透過第二、三產業的發展，地區的基建如交通運輸和科技也會逐漸發展完善20，

這樣亦有助網購消費的發展。

從上文可知人口規模較大的城鎮有利網購消費發展，所以本研究會針對人口較多

的中國城鎮級別作研究。

19

劉藝容：《消費增長與城市化互動關係研究——基於消費集聚的視角》（湖南：湖南人民出版社，

2008 年 6 月），第六、八章，頁 141 至 142、186 至 188。 20

鐘新明：《邁進城市化》（北京：中國經濟出版社，2006 年 1 月），頁 13 至 17。

15

圖表 3 地級市和縣級市統計

地級市 縣級市

平均人口 2014 年: 4234218

2015 年: 4328843

2014 年: 717324

2015 年: 674216

第二和第三產業占國民

生產總值平均百分比

2014 年: 87.139%

2015 年: 87.517%

2014 年: 86.16403%

2015 年: 86.27163%

數據來自 2014 和 2015 年度《中國城市統計年鑑》

從上表可見，地級市和縣級市的平均人口均高於 10 萬，而且第二和第三產業占國

民生產總值平均百分比亦各占超過 85%。由此可見，本文的研究目標——地、縣

級市均符合人口密度高、經濟體系以非農業為主等的城市特點，有集聚功能，有

助推動電子商務的消費。

另外亦有學者對城市促進消費作出解說。劉藝容（2008）指出了與農村相比，城市

匯聚了大量勞力資本和企業，市場廣闊，就業機會多，基礎建設完善，所以城市

發展能享有規模經濟，可以降低商品消費成本如汽車燃油和交易成本，同時亦能

提高消費效率 19。同時城鎮亦有較多的公共消費空間如便利店，所以消費需求較大，

城鎮經濟發展往往較農村好。

16

四、文獻回顧及相關數據

以往大部份有關電商消費的文獻研究都偏向以市場學角度作研究，以消費者個人

心理層面或商品資訊等的主觀、軟性因素為網上消費作出分析。有見及此，是次

研究將會轉而集中在經濟和科技等客觀和宏觀方面作分析。以下將透過回顧文獻

及相關數據找出可能影響網上消費者密度和消費水平的因素。

首先，王曉平（2014）指出目前中國電商發展下的物流配送正面對訂單數量多但規

模小、物流服務客製化以及時效等問題，容易引致成本上升和服務質素降低。電

商物流配送的電商消費者所在的地點分散，電商消費者又著重物流時效，例如會

要求於某時間送達，再加上貨物特點是多批次低批量，以致送貨頻率次數增多和

物流貨車空載率高，以致成本較高21。另外，周偉林、嚴冀（2004）亦指出了電商

物流配送比傳統商店物流的營運難度更高，因為物流方需確保在城市所有家居和

辦公地區的消費者能享受高時效而穩定的物流配送，而且電商物流的需求亦因貨

品的多樣性而偏向浮動22。另外，根據中國互聯網絡信息中心的 2015 年統計數據，

近五成網購用戶表示快遞時效和成本是購物的主要因素23，可見物流亦是消費者網

購的考慮因素。上述文獻提及消費者的散狀分佈會影響物流時效和成本，所以在

之後的數據迴歸分析中會加入代表地、縣級市市民分散程度的變量。

21

王曉平：《電子商務環境下的物流管理》（北京：北京大學出版社，2014 年 1 月），第五章，頁 116 至 141。 22

周偉林、嚴冀：《城市經濟學》（上海：復旦大學出版社，2004 年 11 月），第九章，頁 269 至 305。 23

中國互聯網絡信息中心：＜2015 年中國網絡購物市場研究報告＞（北京：中國互聯網絡信息中心，2016

年 6 月），頁 21。

17

第二，根據中國互聯網絡信息中心 2015 年報告，青少年網民（6 歲至 25 歲人士）

是中國主要的上網族群，占整體網民人數的 41.7%；而當中 12 至 18 歲人士和 19

至 24 歲人士這兩大群體占青少年網民人數的最大比例，分別佔超過 40%，而 6 至

11 歲人士則只佔約一成，可得出中學生和大學生皆是中國主要的上網族群，另外，

該報告亦指出城市青少年網民於 2014 至 2015 年間增長了約 4%，比農村的 2.5%高

24，顯示了上網文化和知識較易於城市的青少年群體傳播。所以，本文之後的分析

亦會加入這個考慮因素，找出青少年人數占總人口的比例增加會否促進城市網上

消費水平和普及度的提升。

第三，汪明峰(2007)提出了區域互聯網發展的階梯模型，指出互聯網的普及能刺激

電商消費。這個模型共分為四階段，在互聯網發展時間過程上由初階至成熟邁進，

同時各階段又符合地區性差異：首先，當互聯網發展仍然處於起始階段時，網絡

服務的供應及消費都很少，普及率很低，所以只有簡單的互聯網功能如瀏覽外地

網站和收發電郵等等，而這階段亦符合互聯網發展邊緣地區；到了第二階段，互

聯網普及率增加，企業會開始建立網站以作宣傳，但仍只是單向的提供企業信息

予消費者；之後便到了電商出現的第三階段，高普及率開始吸引企業發展電子商

務技術，網絡供應商的數目亦會增加以應付市場需求，市民消費活動趨向線上化；

最後，在第四階段，更高階的信息和網絡服務湧現，內容產業如電子遊戲和電子

24

中國互聯網絡信息中心：＜2015 年中國青少年上網行為研究報告＞（北京：中國互聯網絡信息中心，

2016 年 8 月），頁 1 至 5、17。

18

書等產品盛行，這階段會出現在互聯網發展核心地區25。上述文獻亦指出處於互聯

網發展邊緣地區和核心地區的居民會出現「數字鴻溝」，因為發展程度差距太大，

以致邊緣地區所得的信息相比之下過於不足，使用程度太低，發展互聯網的速度

便更慢，障礙更多，短期內難以與核心地區競爭26。總結來說，互聯網的發展程度

愈高，電子商務的供應和消費需求亦愈多。

第四，除了互聯網的普及，移動電子商務的興起和影響力亦不可小覤。移動電商

是指通過移動設備買賣商品或服務，以手機為主，而移動ＡＰＰ和移動網站則是

媒介。透過移動設備，消費者的網購模式亦變得豐富和靈活，線上跟線下活動加

以融合，例如可以先線下接收資訊如街頭廣告或挑選實體商品，然後即時使用移

動手機，線上查詢有關商品的資訊並選購27。根據艾瑞資咨詢的報告（見下頁），

在 2012 年至 2015 年，透過移動端進行網購交易的數目佔比由近 6%大幅增加至近

56%28，比例已逾半，更預測 2018 年會達至近 80%，可見將來網購趨向移動化。

25

汪明峰：《城市網絡空間的生產與消費》（北京：科學出版社，2007 年 12 月），第八至九章，頁 147 至

188。 26

同上。 27

周翔：《決戰移動電商》（北京：電子工業出版社，2014 年 1 月），頁 2 至 22。 28

艾瑞咨詢：＜中國移動電商行業研究報告＞（艾瑞咨詢，2017 年 2 月 20 日），頁 7。

19

圖表 4 2012-2018 中國網購交易額移動端交易占比

數據來自艾瑞咨詢

另外，螞蟻金服研究院亦有調查指出在 2016 年 7 月份的網購消費規模數據中，網

購消費者使用移動設備支付的增長率為約 65%，而沿用 PC 端，即非移動的桌上型

電腦支付的增長率為負值，約-16%29，由此看來，未來的趨勢會是以移動裝置為主

要網購支付媒介。這種方式令網購更方便，使用時間和場地均呈現碎片化，消費

者可以隨時隨地使用，所以亦預期是影響網購消費水平和普及性的一大因素。

最後，收入亦是影響網上消費的其中一個預期因素。經濟學家凱恩斯曾提出基本

消費函數理論──絕對收入假設：

C= a + b * Yd

29

螞蟻金服研究院：＜新供給-螞蟻網絡消費指數第 4 期報告＞，2016 年 8 月 20 日。取自華夏新

供給經濟學研究院：http://www.newsupplyecon.org/2016/xgjmyzs_0820/413.html

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2012 2013 2014 2015 2016e 2017e 2018e

2012-2018中國網購交易額移動端交易占比

20

C 代表消費，Yd 代表可支配收入，a 代表自發性消費，b 代表邊際消費傾向，b * Yd

則代表誘發性消費30。這條線性數式直接並簡單指出了短期內可支配收入和消費的

正關係，而可支配收入的增幅會比消費的高。而網上購物亦是消費的一部份，所

以當增加可支配收入(yd)會增加消費(C)的時候，對網購消費亦預期會有正關係。

30

Keynes, J. M. (1936). The general theory of employment, interest and money. London: Macmillan.

21

五、研究方法及實証模型

是次研究將會以數據多元迴歸分析(Multiple Regression Analysis)進行，分別找出影響

地級市和縣級市市民網上購物的重要因素，再作分析和比較，從而探討中國未來

電子商務的發展策略。

由於淘寶與天貓是中國最大型，亦是最普及的網上購物平台，所以在實證模型中

的應變量會使用根據阿里巴巴研究院對淘寶和天貓的消費者統計數據所計算得出

的各城市網購指數，而自變量則來自《中國城市統計年鑑》。由於數據有所限，是

次研究會取最新的二零一四年數據（共九十個地級市）以及二零一五年數據（共

三百四十四個縣級市)作迴歸分析。

應變量(Dependent Variable)

1. 網購指數（Consumindex）

本研究將會以地、縣級市的網購指數作應變量，根據阿里研究院，網購指數由網

購密度指數31（權重為百份之六十）和網購消費水平指數32（權重為百份之四十）

所組成。這變量可反映在不同城市，市民對網上購物的普及情況和熱衷程度。

31

註：等於網購消費者數量除以人口數量 32

註：等於規模以上網購消費者占比（全年網購額超過一萬元的消費者數量除以網購消費者數量）

22

自變量(Independent Variable)

1. 人口密度（popden）

本文會利用人口密度作為物流服務的代理變項（Proxy），由上述文獻中可得知消費

者的散狀分佈會影響物流時效和成本，所以數據迴歸分析中亦將利用人口密度這

變量分析地、縣級市市民分散程度對網上購物的影響。地級市的人口密度數據是

每平方公里的人口數量；而縣級市沒有直接的人口密度數據，所以會以年末總人

口除以全市行政區域土地面積（平方公里）計算而成。

2. 中學生佔城市人口的比例（second）

文獻顯示了中學生和大學生是網購的重要消費群，但由於數據有限，欠缺大學生

人口數據，所以以下迴歸分析只會加入中學生數據代表重要消費群，希望找出中

學生佔城市人口的比例對城市的網購的普及和熱衷程度有否顯著的正關係。在地

級市和縣級市的分析中均會以(普通中學在學學生數／年末總人口)*100%計算出中

學生佔城市人口的比例。

3. 按人口計算的移動電話普及率（mobile）

隨著移動 APP 和移動網站愈發盛行，移動上網漸漸成為網購的一大媒介，所以本

研究會加入按人口計算的移動電話普及率作為其中之一個自變量，以找出移動電

23

話服務的普及性會如何影響網購指數。移動電話服務的普及會令網購變得更為方

便快捷，所以是次研究對代移動電話服務普及程度的變量——按人口計算的移動

電話普及率的係數（Coefficient）有正數的假設，即普及率愈大，網購指數愈高。

這個變量是由地級及縣級市中的（移動電話年末用戶數／年末總人口)*100%計算

而成的。

根據《中國城市統計年鑑》的主要統計指標解釋，移動電話年末用戶包括「透過

電信運營企業的營業網點辦理開戶登記手續，從而通過移動電話交換機進入移動

電話網，占用移動電話號碼的各類電話用戶，包括各類簽約用戶、智能網預付費

用戶、無線上網卡用戶。」

4. 每一百人的互聯網寬帶接入戶口量（Internet）

在移動平台出現以前，以寬帶連接互聯網進行網購是較為普遍的做法，但到了現

今移動網絡當道的新世代，到底增加寬帶接入互聯網的普及程度還會否提高當地

網購水平呢？有見及此，本文亦會使用每一百人的互聯網寬帶接入戶口量作為自

變量之一，以找出其對網購指數有沒有顯著的正面影響。互聯網寬帶接入泛指提

供予家居或辦公室等等非流動的地方的上網服務，有地點距離限制。而此自變量

會以（互聯網寬帶接入戶口量／當地年末總人口（百)）計算而成。

24

根據《中國城市統計年鑑》主要統計指標的詳細解釋，互聯網寬帶接入戶口量指

「報告期末在電信企業登記注冊，通過 XDSL、FTTX+LAN、WLAN 等方式接入中

國互聯網的用戶，主要包括 XDSL 用戶、LAN 專線用戶、LAN 終端用戶及無線接

入用戶。」

5. 人均地區生產總值（grppercap）

另外，本研究會採用人均地區生產總值（Gross Regional Product per capita）作為經

濟因素的代理變項（Proxy）。由於縣級市沒有人均地區生產總值的直接數據，會以

地區生產總值除以年末總人口計算。

6. 平均年薪（annwage）

除了人均地區生產總值之外，本文亦會採用平均年薪作為經濟因素的第二個代理

變量（Proxy）。由於縣級市並沒有平均年薪的數據資料，所以此變量只會用於地級

市的迴歸分析。

25

從以上的變項中，得出了以下兩個迴歸模型。

（Ⅰ）：Consumindex i = 𝛽0 + 𝛽1popdeni + 𝛽2secondi + 𝛽3 mobilei + 𝛽4 interneti

+ 𝛽5ln(grppercap)i + ϵi

（Ⅱ）：Consumindex i = 𝛽0 + 𝛽1popdeni + 𝛽2secondi + 𝛽3 mobilei + 𝛽4 interneti

+ 𝛽5ln(annwage)i + ϵi

i 代表中國各地級市和縣級市。

模型Ⅰ將會使用於地級市及縣級市的迴歸分析中；而模型Ⅱ則礙於數據限制，只

用於地級市的迴歸分析。

26

圖表 5 2014 年地級市數據資料

變量

Variable

平均數

Mean

中位數

median

標準差

Standard Deviation

Consumindex 12.626 11.496 4.725

Popden 591.863 560.560 376.892

Second(%) 5.411 5.019 1.810

Mobile(%) 161.140 132.671 133.443

Internet 28.025 21.806 20.985

GRPpercap 85462.930 65521.500 66522.340

Annwage 51395.750 49592.780 8875.476

圖表 6 2015 年縣級市數據資料

變量

Variable

平均數

Mean

中位數

median

標準差

Standard Deviation

Consumindex 8.266 7.087 4.112

Popden 457.132 369.751 503.351

Second(%) 4.644 4.384 1.657

Mobile(%) 89.578 80.430 51.324

Internet 16.220 12.789 11.679

GRPpercap 55929.840 45388.420 46632.110

以上兩表分別顯示了九十個地級市以及三百四十四個縣級的數據資料。

在應變量——網購指數(Consumindex)方面，地級市的網購普及程度和消費水平明顯

高於縣級市。

根據自變量的統計，地級市不僅土地面積普遍較大，人口密度(popden)亦較縣級市

高，每平方公里人口的平均數大約為 592 人。而代表重要客群的中學生佔城市人口

的比例(second)方面，地級市和縣級市分別不大，平均數分別為 5.4%和 4.6%。

27

另外，在網購媒介方面，地級市明顯佔優。第一，地級市的人口計算移動電話普

及率(mobile)平均數為 161.1%，超過了 100%，顯示了每人平均登記 1.611 個移動電

話戶口，比縣級市的人均登記 0.896 個戶口（即普及率為 89.6%）多。第二，地級

市的每一百人互聯網寬帶接入戶口量(internet)平均數是 28%，比縣級市的 16.2%高

出超過百份之十。由此可見，地級市在網絡科技的廣泛使用方面較為領先。

最後，在經濟指標方面，地級市的發展亦較好，人均地區生產總值(GRPpercap)的

平均數為約 8.5 萬，比縣級市高出 53%，標準差亦比縣級市大，數值分佈較為分散。

28

六、實證結果分析

Dependent Variable : Consumindex

Independent Variables Model 1

(Prefecture-level)

Model 2

(Prefecture-level)

Model 3

(County-level)

Popden 0.002 ** 0.002 ** 0.001 *

(0.001) (0.001) (0.001)

Second -0.311 -0.088 0.190 *

(0.289) (0.298) (0.119)

Mobile -0.006 -0.004 0.015 *

(0.007) (0.006) (0.009)

Internet 0.186 *** 0.173 *** 0.166 ***

(0.036) (0.035) (0.045)

LN(annwage)

6.884 ***

(2.193)

LN(grppercap) 1.595 **

0.931 **

(0.743)

(0.350)

Intercept -8.796 -66.661 *** -7.130 *

(8.326) (24.103) (3.563)

SER 2.807 2.727 2.568

Adjusted R² 0.647 0.667 0.610

Included Observations 90 90 344

F-statistic 33.636 36.619 108.299

Prob(F-statistic) 0.000 0.000 0.000

Wald F-statistics

28.125

Prob(Wald F-statistic)

0.000

註：*、**、*** 分別表示在 10%、5%、1%水平上顯著。

經過數據迴歸分析後，本文得出以上的結果。模型一和二採用的是地級市數據；

而模型三採用的是縣級市數據。三個模型的調整後相關係數平方（Adjusted R²）皆

超過 0.6。由於模型三的誤差項(Error terms) 同方差(Homoscedasticity)的機率值

29

(P-value)為 0.000，存在異方差性問題(Heteroscedasticity Problem)，所以會改以

HAC(newey-west)估計式方法來調整方差(Variance)及標準誤(Standard Error)。上表顯

示的是已調整的模型三分析結果。

總體來說，三個模型有部份自變量(Independent Variables)分析符合預期結果。

（一）、物流配送的方便度和成本

根據上表的人口密度(popden)結果顯示，三個模型的係數均為正數，而且影響亦分

別在 5%和 10%水平上顯著，符合預期結果。每平方公里的人口量每上升一人，地

級市網購指數會增加 0.002，縣級市網購指數則會增加 0.001，比前者的影響略少。

換句話說，這證明了物流成本和時效是地、縣級市發展電商網購消費的重要考慮

因素之一，因為正如文獻所提及到，城市人口密度愈高，貨物運至消費者的距離

會較短，物流成本會降低，運送時間較短。

同時，人口密度高市區的物流服務亦會更全面和方便，因為快遞公司亦偏向於人

口密度高的地區設立網點。根據下表（見下頁），各省以及直轄市的數據亦顯示了

人口密度愈高，快遞網點密度亦愈高，兩者有正關係。這合乎常理，因為人口密

度高即是消費集聚程度高，快遞公司營運成本會較低，同時市場亦較大。這個趨

30

勢令人口密度高的城市市民能享有更全面方便的物流服務，如可直接到附近的快

遞網點退換貨物。

圖表 7 人口密度與快遞網點密度的關係

數據來自 2015 及 2016＜＜中國統計年鑑＞＞

總結而言，迴歸分析結果意味著提高城市人口密度會因為能享有時效較高，成本

較低，亦較方便的物流服務，從而令其網購消費水平和密度得以明顯提升，電商

消費發展會較蓬勃。

0

50

100

150

200

250

300

350

400

0

100

200

300

400

500

600

700

800

上海

北京

天津

江蘇

山東

廣東

河南

浙江

安徽

河北

重慶

湖南

湖北

福建

遼寧

江西

海南

山西

廣西

貴州

陝西

四川

吉林

雲南

寧夏

黑龍

江

甘肅

內蒙

古

新疆

青海

西藏

人口

密度

(每平

方公

里)

每1

00

0平

方公

里的

快遞

營業

網點

數目

(個)

人口密度與快遞網點密度的關係(省)

31

（二）、網購媒介：比較互聯網寬帶接入及移動電話的重要性

根據結果，每一百人的互聯網寬帶接入戶口量(internet)的係數(Coefficient)皆為正數，

亦在 1%水平上顯著，符合預期結果，可見互聯網寬帶服務無論在地、縣級市都是

十分重要的推動網購消費的因素。而相較之下，每一百人的互聯網寬帶接入戶口

量在地級市的影響較大，每增加一個戶口，網購指數在模型一和二分別會增加 0.186

及 0.173；而在縣級市則只增加 0.166。

而按人口計算的移動電話普及率(mobile)則對地、縣級市有著相異的影響。按人口

計算的移動電話普及率每上升 1%，縣級市的網購指數會增加 0.015，在 10%水平上

顯著，其影響力比互聯網寬帶普及率(internet)少；而這個變量對地級市的網購指數

卻沒有顯著的影響。

雖然透過移動端網購是近年中國電子商務的發展新趨勢，但地級市的移動電話普

及率平均已經超過 100%，即每人平均登記多於一個移動電話帳號33。於是，因為地

級市的移動電話服務已達至「人人皆有」的普及程度，所以已經對網購指數沒有

影響力。很明顯地，中國電子商務要提升網購水平或普及度，已不再需要著重於

移動電話的推廣和使用，而是應邁進更深入的階段，全力提升移動端網購的方便

33

詳見章五：描述統計(表一)。

32

性和研發更高科技，這將會於建議中再加以詳述。

但是，移動電話的普及率對縣級市卻仍然有著顯著的影響，根據＜2015 年中國縣

域電子商務報告＞，2015 年縣域（包括縣級市）移動網購的占比超過 60%34，比艾

瑞咨詢提及的中國整體移動網購占比的約 56%28 為多，可見與桌上型或攜帶式電腦

相比，縣級市市民偏向使用移動電話購物，再加上縣級市移動電話普及率平均仍

未破百35，並非人人擁有，所以提升移動電話普及率(mobile)對縣級市網購消費仍有

明顯正面影響，而互聯網寬帶接入戶口量的影響力在相比之下則比地級市的小。

34

阿里研究院：＜2015 年中國縣域電子商務報告＞（山東：阿里研究院，2016 年 5 月）。 35

詳見章五：描述統計(表二)。

33

（三）、經濟水平仍是網購消費主要因素

另外，從以上結果可以得知代表經濟水平的變數符合預期結果，均對網購消費有

顯著的正面影響。在人均地區生產總值方面，模型一、三的 LOG(grppercap)的係數

分別是 1.595 和 0.931，皆在 5%水平上顯著，即地級市的人均地區生產總值每增加

1%，網購指數會增加 0.01595；而縣級市的人均地區生產總值每增加 1%，網購指

數會增加 0.00931。

除此之外，本分析亦在模型二加入了平均年薪(annwage)作為地級市第二個代表經

濟水平的變數，其係數為 6.884，在 1%水平上顯著，代表地級市的平均年薪每增加

1%，網購指數會增加 0.06884，正面影響比均地區生產總值大。這是因為平均年薪

比人均地區生產總值更直接地反映出市民的可支配收入，更能表現出文獻回顧所

提及的消費函數理論 C = a + b * Yd 中消費 c 與可支配收入 Yd 的關係 30。

34

（四）、經濟能力及年齡的限制

最後，分析結果亦發現中學生佔城市人口的比例(second)對地級市網購指數沒有明

顯相關性；對縣級市亦只是略顯重要，係數為 0.19，在 10%水平上顯著。這個結果

可以推斷為中學生族群的經濟能力不足以及部份支付程序上有年齡限制所致。

雖然青少年對網絡功能有較高的認識和了解，思想較現代化，再加上易受朋輩影

響，與其他年齡層的人士相比理應會較喜愛網上購物，是網購的主要客群。但是，

始終青少年還是處於學生階段，還未踏足社會，經濟能力會有所限制。而且，許

多中學生沒有信用卡或銀行戶口，而網上購物很多時候均要透過信用卡或第三方

支付平台付款，更要通過實名認証才可在該網購平台購物。以支付寶為例，未成

年人士若要進行實名認証，必須要有監護人的協助，這些針對未成年人士的規例

令青少年這個重要網購客群或因種種不方便而減少網購消費，從而未能促進城市

的網購市場發展。

從上文可推斷出提高中學生佔城市人口的比例(second)或會增加網購指數

(Consumindex)內含的網購消費者密度，但未能提高網購指數(Consumindex)另一個內

含的指標——網購消費水平指數，所以迴歸分析得出的結果並不顯著。

35

七、建議

針對以上的數據迴歸結果，現就中國將來發展網購的策略作出一些建議方案，除

了發展經濟以提高人民的網購消費水平之外，建議主要可分為三方面。

（一）、優化物流配送服務

首先，網購普及代是大趨勢，做好物流這個硬件服務來加以配合是必須的。大力

發展第三、四方物流服務是將來發展電商的重要趨勢，有助簡化物流程序和優化

服務。第三方物流是指不涉及買賣雙方的物流服務，通常以合同的形式提供予客

戶全方位物流服務；而第四方物流的角色則是調配物流資源，提供了平台和咨詢

服務，讓物流業可以更高效率地進行分工36。這兩種現代的物流形式更符合成本效

益，亦能應付網購趨勢下大量的物流需求。所以，政府方面可設立一些優惠政策

予第三、四方物流企業發展，如降低稅率，亦可重點培訓相關物流管理人才，以

降低營運成本和為將來網購持續發展所帶來更複雜的物流網絡作準備。

另外，根據仲量聯行的報告（見下頁圖表），中國每一千人所享有的物流倉儲設施

量面積明顯比美國少得多37，所以政府亦可放寬物流業用地限制，吸引更多物流企

36

謝雪梅：《現代物流基礎》（北京：北京理工大學出版社，2010 年 7 月），頁 32 至 36、41。 37

仲量聯行：＜中國物流地產市場擁有強勁的長期增長前景＞，2015 年 4 月 23 日，取自

http://www.joneslanglasalle.com.cn/china/zh-cn/news/493/jll-china60-logistics-sector-highlight

36

業於不同市區投資設廠或倉庫，提高貨物存儲量，亦可以提高運送時效，從而進

一步擴展網購的發展空間。

圖表 8 甲級物流倉儲設施總量

圖片來自仲量聯行。

除此之外，在中國各地增設更多網點亦是需要的。下圖顯示了中國各地快遞營業

網點數目，以四大區域來說，快遞營業網點主要集中於人口密度高的東部地區，

比其餘三個地區的總和還要多。但是，這些較落後的地區在網購上其實也有極大

的潛力，可以為物流配送業帶來收益。

37

圖表 9 2015 年快遞營業網點數(地區)

數據來自 2015＜＜中國統計年鑑＞＞

根據阿里研究院的報告，有不少中西部城市在網購消費者密度最高城市榜上有名，

例如山西的太原和陝西的西安，而且在2013年的網購增長率比東部地區高出許多；

該報告亦指出這些地區的實體商店和相關基建不足於應付居民需要38，由此可知除

東部以外的地區亦有很大市場潛力。所以，在這些地區透過增設更多快遞網點以

改善物流配送質素和降低成本，相信更能刺激當地的網購消費。

38

阿里研究院：＜榜單|中國網購消費者密度最高的 25 個城市＞，2014 年 5 月 9 日，取自

http://www.aliresearch.com/blog/article/detail/id/19085.html

0.00

20.00

40.00

60.00

80.00

100.00

120.00

140.00

160.00

東部 中部 西部 東北

每1000

平方

公里

的快

遞營

業網

點

數目

(個)

2015年快遞營業網點數(地區)

38

（二）、深化移動端網購的科技研發

根據實證結果分析所述，提高以寬帶方式接入互聯網的用戶普及率有助地級市和

縣級市的網購消費發展；而移動電話的普及率卻只有利經濟規模較小的縣級市網

購消費。這可以理解為中國的移動網購在經濟發展較好地區已進入更深一步的階

段，推廣移動端媒介的普及性已經不是著眼點。在短期，政府固然應該繼續增加

寬網技術的覆蓋率，特別是經濟發展較落後地區；但是在長期，網購移動化是大

趨勢，業界和政府都應該增撥更多資金於移動裝置的應用科技上，使其更具真實

感，目標應以提升網購的方便性和效率為主，主力提高移動網購消費水平。

而且，移動裝置比桌上型電腦多了攝像鏡頭和全球定位系統（GPS），能應用到的

技術亦會更多更廣，應提高相關技術的研究開發投資額（R and D Investment），以

提高網購 APP 的服務質素。以二維條碼（QR Code）為例，淘寶移動 APP 在近年

支援二維條碼技術，消費者可掃瞄店舖優惠券的二維條碼圖，從而獲得折扣優惠，

而香港消費者使用八達通支付淘寶訂單時，亦可掃瞄訂單二維條碼圖，方便即時

支付。而在 2015 年，阿里巴巴投資的外國公司——Visualead 更研發出「無點視覺

碼」（Dotless Visual Codes），改良了二維條碼的視覺效果39，將來可能用於移動網購

39

Boden, R. (2015, May 18). Alibaba signs up brands for QR-like dotless visual codes. NFC World. Retrieved March 18, 2017, from https://www.nfcworld.com/2015/05/18/335277/alibaba-signs-up-brands-for-qr-like-dotless-visual-codes/

39

APP 上，可望改善移動網購的客戶體驗。

除此之外，最近亦流行體感控制和虛擬實境（virtual reality）這兩種能優化消費服

務的技術，例如台灣智鏡科技最新研發了 3D 試衣間技術，供消費者在不必親身試

衣也能清楚體驗到穿上的效果40；瑞士 IKEA 家品公司亦於 2016 年試行提供虛擬實

境予消費者在選購商品時增添真實感41。這些技術例子都十分適合應用於移動網購

上，可以提升網購方便度和質素，能促進網購消費的發展。

所以，政府和電商企業應持續投資改善移動網購質素的科技開發，才能長遠地提

高網購消費水平，令中國電子商務得到更好的發展。

40

Gruber, B (2013, March 24). Virtual shopping system dressed for success. Reuters. Retrieved March 21, 2017, from http://www.reuters.com/video/2013/11/05/virtual-shopping-system-dressed-for-succ?videoId=241816592&videoChannel=2602 41

IKEA (2016, April 4). IKEA Launches Pilot Virtual Reality (VR) Kitchen Experience for HTC Vive on Steam. Retrieved March 21, 2017, from http://www.ikea.com/us/en/about_ikea/newsitem/040516_Virtual-Reality

40

（三）、廣化網購消費者群體

上述分析結果顯示網購雖然在學生群體中很普遍，但是始終欠缺經濟能力，消費

水平有限制。所以，中國要發展網購，亦應該積極開拓更多消費者群。而且，根

據中國互聯網絡信息中心的報告，網購亦漸漸在低學歷的消費者群普及起來，這

代表教育程度在將來已不再會是發展網購的限制，網購的潛在市場亦擴闊許多 4。

電商賣家可開拓和吸納更多消費者群，以經濟能力較好的中年人士為例，他們需

要照顧年老的雙親以及年幼的兒女，以此推斷他們會花費較多的生活預算於幼兒

用品、教育以及老人護理用品上，電商平台便應透過合適的渠道對這類商品加以

推廣。消費者群本來就有分眾化和階層化的特點，消費市場也會分散成多個小眾

市場42。所以，要吸納不同的消費者群要先找出各群體的特點和需求，再制定相應

的宣傳和銷售策略。這樣有助擴展中國網購中教育程度較低的、非學生的族群的

潛在市場，有利中國消費增長。

42

戴國良：＜成功撰寫行銷企劃案＞（台灣：五南圖書出版股份有限公司，2006 年），頁 97。

41

九、總結

總結來說，隨著網絡的普及和電商移動化，中國網購將會是未來零售業的重要消

費方式。它降低了消費時的交易成本，亦消除了時間和地域的限制。透過文獻回

顧，本文得出中國市級行政區雖然只是行政單位，但人口規模大和經濟活動偏向

非農業這兩點符合城市的定義，能享有人口集聚所帶來對消費的正面影響，所以

推斷出網購消費發展在中國市區會較為發達，亦較有研究價值。

是次研究運用了阿里研究院發佈的 2014 年地級市和 2015 年縣級市的網購指數榜單

（包含消費者密度和高消費水平人數占比）和《中國城市統計年鑑》的統計數據

作迴歸分析後，找出了背後的重要影響因素，包括經濟水平、物流服務以及互聯

網寬帶的普及度，同時亦提出各界於物流的硬件配套、開發移動端科技和開拓消

費群方面的建議。

42

十、參考資料

書目：

1. Kraemer. K. L. , Dedrick. J. , Melville. N. P. , Zhu. K.(2006)Global E-Commerce. United

States of America: Cambridge University Press.

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3. 喻跃梅：《電子商務概論》（北京：電子工業出版社，2014 年 1 月）

4. 倪鵬飛：《中國城市競爭力報告 NO.10 競爭力：篳路十年鑄一劍》（北京：社會

科學文獻出版社，2012 年 5 月）

5. 劉藝容：《消費增長與城市化互動關係研究——基於消費集聚的視角》（湖南：

湖南人民出版社，2008 年 6 月）

6. 鐘新明：《邁進城市化》（北京：中國經濟出版社，2006 年 1 月）

7. 汪明峰：《城市網絡空間的生產與消費》（北京：科學出版社，2007 年 12 月）

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11. Keynes, J. M. (1973). The general theory of employment, interest and money. London:

Macmillan.

12. 謝雪梅：《現代物流基礎》（北京：北京理工大學出版社，2010 年 7 月）

43

13. 戴國良：《成功撰寫行銷企劃案》（台灣：五南圖書出版股份有限公司，2006 年）

期刊、報告及其他參考資料：

1. 中國互聯網絡信息中心：＜2015 年中國網絡購物市場研究報告＞（北京：中國

互聯網絡信息中心，2016 年 6 月）

2. 中國互聯網絡信息中心：＜2014 年中國網絡購物市場研究報告＞（北京：中國

互聯網絡信息中心，2015 年 6 月）

3. 中國互聯網絡信息中心：＜2013 年中國網絡購物市場研究報告＞（北京：中國

互聯網絡信息中心，2014 年 4 月）

4. 中國互聯網絡信息中心：＜2015 年中國青少年上網行為研究報告＞（北京：中

國互聯網絡信息中心，2016 年 8 月）

5. 中國 B2B 研究中心：＜1997-2009：中國電子商務十二年調查報告＞（杭州：中

國 B2B 研究中心，2009 年 9 月 12 日）

6. 艾瑞咨詢：＜2016 年中國網絡購物行業監測報告—現狀趨勢篇＞（艾瑞咨詢，

2016 年）

7. 艾瑞咨詢：＜中國移動電商行業研究報告＞（艾瑞咨詢，2017 年 2 月 20 日）

8. 第一財經商業數據中心：＜2016 中國電商紅人大數據報告＞（上海：第一財經

商業數據中心，2016 年 5 月 23 日）

9. 阿里研究院：＜2015 年中國縣域電子商務報告＞（山東：阿里研究院，2016 年

5 月）

10. 國務院：＜國務院批轉民政部關於調整設市標準和市領導縣條件報告的通知＞，

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11. 螞蟻金服研究院：＜新供給-螞蟻網絡消費指數第 4 期報告＞，2016 年 8 月 20

日。取自華夏新供給經濟學研究院：

http://www.newsupplyecon.org/2016/xgjmyzs_0820/413.html

12. 仲量聯行：＜中國物流地產市場擁有強勁的長期增長前景＞，2015 年 4 月 23

日，取自

http://www.joneslanglasalle.com.cn/china/zh-cn/news/493/jll-china60-logistics-sector-hig

hlight

13. 阿里研究院：＜榜單|中國網購消費者密度最高的 25 個城市＞，2014 年 5 月 9

日，取自 http://www.aliresearch.com/blog/article/detail/id/19085.html

14. Boden, R. (2015, May 18). Alibaba signs up brands for QR-like dotless visual codes.

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15. Gruber, B(2013, March 24). Virtual shopping system dressed for success. Reuters.

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http://www.reuters.com/video/2013/11/05/virtual-shopping-system-dressed-for-succ?vide

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16. IKEA (2016, April 4). IKEA Launches Pilot Virtual Reality (VR) Kitchen Experience for

HTC Vive on Steam. Retrieved March 21, 2017, from

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數據來源：

1. 國家統計局城市社會經濟調查司：《中國城市統計年鑑 2014—2015》（北京：中

國統計出版社，2014-2015）

2. 阿里研究院：《2014 年中國電子商務示範城市發展指數》，2015 年 5 月。

3. 阿里研究院：《2015 年中國縣域電商發展指數 aEDI》，取自

http://www.aliresearch.com/html/stopic/aedi/index.html

4. Organization for Economic Co-operation and Development (OECD)

5. Internet world stats

6. 中國社會統計年鑒

7. 中國統計年鑒

8. 中華人民共和國政府網